論文の概要: Crowdsourcing in Precision Healthcare: Short Review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.03578v1
- Date: Tue, 7 Mar 2023 01:15:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-08 16:53:52.415571
- Title: Crowdsourcing in Precision Healthcare: Short Review
- Title(参考訳): 精密医療におけるクラウドソーシング
- Authors: Peter Washington
- Abstract要約: この分野での既存の研究について述べ、クラウドを利用した診断システムにおける現在進行中の課題と機会について論じる。
群衆労働者は、金銭的補償やゲーミフィケーション体験の見返りに、複雑な行動特徴に注釈を付けるために支払われる。
これらのラベルは、直接または診断機械学習モデルへの入力としてラベルを使用することによって、診断を導出するために使用することができる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.7598252755538808
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The age of deep learning has brought high-performing diagnostic models for a
variety of healthcare conditions. Deep neural networks can, in principle,
approximate any function. However, this power can be considered both a gift and
a curse, as the propensity towards overfitting is magnified when the input data
are heterogeneous and high dimensional coupled with an output class which is
highly nonlinear. This issue can especially plague diagnostic systems which
predict behavioral and psychiatric conditions that are diagnosed with
subjective criteria. An emerging solution to this issue is crowdsourcing, where
crowd workers are paid to annotate complex behavioral features in return for
monetary compensation or a gamified experience. These labels can then be used
to derive a diagnosis, either directly or by using the labels as inputs to a
diagnostic machine learning model. Here, I describe existing work in this
field. I then discuss ongoing challenges and opportunities with crowd-powered
diagnostic systems. With the correct considerations, the addition of
crowdsourcing into machine learning workflows for prediction of complex and
nuanced health conditions can rapidly accelerate screening, diagnostics, and
ultimately access to care.
- Abstract(参考訳): ディープラーニングの時代は、さまざまな医療状況にハイパフォーマンスな診断モデルをもたらしました。
ディープニューラルネットワークは、原則として任意の関数を近似することができる。
しかし、このパワーは、入力データが不均一で高次元で高非線形な出力クラスと結合された場合、過剰フィッティングの傾向が拡大されるため、ギフトと呪いの両方と見なすことができる。
この問題は、特に主観的基準で診断される行動や精神状態を予測する診断システムに悩まされる可能性がある。
この問題に対する新たな解決策はクラウドソーシング(クラウドソーシング)であり、クラウドワーカーは金銭的補償やゲーミフィケーション体験の見返りに複雑な行動特徴に注釈を付けるために支払われる。
これらのラベルは、診断機械学習モデルへの入力としてラベルを直接または使用することで、診断の導出に使用できる。
ここでは,この分野における既存業務について述べる。
次に,クラウド駆動診断システムにおける現在進行中の課題と機会について論じる。
正しい考察により、複雑な健康状態の予測のために機械学習ワークフローにクラウドソーシングを追加することで、スクリーニング、診断、最終的にケアへのアクセスを迅速に加速することができる。
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